極片外觀缺陷檢測

2022-07-29 14:48:14 精質視覺

　　鋰電池現在已經成為人們生活中不可或缺的產品，其廣泛應用于手機、移動電源、藍牙耳機等產品當中。

　　隨著電子產品的不斷升級，人們對鋰電池的質量也提出了更多的要求。極片作為鋰電池生產的原材料，在生產過程中，會因為涂布機、輥壓機的原因造成正負極片的露箔、暗斑、亮斑、劃傷、凹坑等缺陷。只有保證極片的質量才能保證鋰電池的質量，常規(guī)的人工檢測的方法不可能找出極片表面的所有缺陷，也難以保證極片的質量。加之生產線的速度很高，人眼難以發(fā)現高速運行中的缺陷，必然會造成漏檢。

　　為了解決這個問題，業(yè)界引入了視覺檢測系統(tǒng)代替人工檢測的方案。機器視覺方式檢測極片缺陷具有不接觸、無損、標準一致等優(yōu)點。根據產線的運行速度和產品幅寬，一般會選用4K、8K或者16K的線陣相機。在檢測算法上，博明視覺在傳統(tǒng)算法的基礎上，引入了深度學習算法進行檢測。

　　深度學習可以通過不斷學習缺陷圖片進而優(yōu)化模型，漏檢率<0.1%，誤檢率<1%。同時還可以根據客戶的需求，對缺陷進行精準的分類，為產品工藝改善提供數據基礎。以下是深度學習對于極片缺陷檢測部分效果。

　　瑕疵包括：輥壓印、劃痕、劃痕、劃傷、擦痕、擦痕。